polars.from_pandas

polars.from_pandas(
    data: pd.DataFrame | pd.Series[Any] | pd.Index[Any] | pd.DatetimeIndex,
    *,
    schema_overrides: SchemaDict | None = None,
    rechunk: bool = True,
    nan_to_null: bool = True,
    include_index: bool = False,
) → DataFrame | Series

Создаёт Polars DataFrame или Series из pandas DataFrame, Series или Index.

Эта операция может создавать копию данных. Чтобы гарантировать, что изменения результата на месте не повлияют на исходные данные, рассмотрите один из следующих вариантов:

• Включите копирование при записи в pandas.
• Вызовите DataFrame.clone() для результата from_pandas.

Для этого необходимо, чтобы были установлены pandas и pyarrow.

Параметры:

datapandas.DataFrame or pandas.Series or pandas.Index

Данные в виде pandas DataFrame, Series или Index.

schema_overridesdict, default None

Переопределение выведенных типов для одного или нескольких столбцов.

rechunkbool, default True

Убедиться, что все данные находятся в непрерывной области памяти.

nan_to_nullbool, default True

Если данные содержат значения NaN, PyArrow преобразует NaN в None

include_indexbool, default False

Загружать все индексы pandas, отличные от стандартного, в виде столбцов.

Примечание

Если входные данные — pandas DataFrame с безымянным индексом, который лишь нумерует строки, этот индекс не будет включён в результат независимо от значения этого параметра. Чтобы гарантированно включить его, вызовите .reset_index() перед вызовом этой функции.

Возвращает:

DataFrame

Примеры

Создание DataFrame из pandas.DataFrame:

>>> import pandas as pd
>>> pd_df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=["a", "b", "c"])
>>> df = pl.from_pandas(pd_df)
>>> df
    shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 2   ┆ 3   │
│ 4   ┆ 5   ┆ 6   │
└─────┴─────┴─────┘

Создание Series из pandas.Series:

>>> import pandas as pd
>>> pd_series = pd.Series([1, 2, 3], name="pd")
>>> df = pl.from_pandas(pd_series)
>>> df
shape: (3,)
Series: 'pd' [i64]
[
    1
    2
    3
]